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coil-20图像库(含20组)

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简介:
COIL-20图像库包含16,800幅不同光照条件下20种常见物体的灰度图像。用于模式识别、计算机视觉研究,每类对象均有840张视角变化的照片。 coil图像数据库;流形验证;分类;包含20组图片,每组72幅。

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客服
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  • coil-2020
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    COIL-20图像库包含16,800幅不同光照条件下20种常见物体的灰度图像。用于模式识别、计算机视觉研究,每类对象均有840张视角变化的照片。 coil图像数据库;流形验证;分类;包含20组图片,每组72幅。
  • Coil-20数据集
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    Coil-20数据集是由多种不同视角拍摄的对象图像构成的数据库,旨在促进物体识别与分类的研究。 Columbia University Image Library (COIL-20) 包含了20个对象的图像数据集。每个对象在水平方向上旋转360度,并且每隔5度拍摄一张照片,因此对于每一个对象来说总共有72张图片。每张图片的大小为64x64像素。
  • 标定板20张.zip
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    本资源包含20张不同规格和应用场景的标定板图像,适用于相机校准、图像处理研究及教学演示等。 相机标定板图片(20张,格式为tif),可以直接用于进行相机的内外参数计算和相机标定。
  • 20万接
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    20万接图表是一系列关于数据分析与可视化的内容集合,旨在通过直观的图表帮助读者理解复杂的经济、社会现象。 1:20万地质图的接图表以高清格式呈现,非常适合地质、岩土行业的朋友们查阅相关地质图幅。
  • 20吨+20吨起重机纸免费下载
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    本资源提供两台各重20吨起重机的设计图纸免费下载,适用于工程设计人员和技术爱好者学习研究。 标题“20T+20T起重机图纸免费下载”表明这是一份关于双台20吨起重机设计图纸的资源集合,可能包含多个文件,旨在为用户提供详细的结构、组装及工作原理等信息。这类图纸在工程领域至关重要,因为它们是制造和施工过程中的重要蓝图。 描述中提到“多多支持哦!!!!”,这是对用户的呼吁,鼓励他们下载并使用这些图纸,并且希望用户能够提供反馈或给予分享资源的人一些支持。 从标签“20T+20T起重机图纸免费下载”可以推测,这是一个专门针对20吨起重机设计的资源集合,而且是可供用户免费获取的。这类资源通常包括CAD(计算机辅助设计)文件,如DWG格式,这是一种常见的AutoCAD软件使用的矢量图形文件格式。 压缩包内的一个具体文件名为“MH20+20起重机图纸.dwg”,其中,“MH”可能是制造商的缩写或者是门式起重机的英文首字母简写。而“.dwg”后缀证实了这个文件确实是AutoCAD中的设计图,用于绘制二维和三维的设计图。 在这些图纸中,用户可能找到以下知识点: 1. **起重机结构**:包括主梁、支腿、小车、起升机构、旋转机构及行走机构等各个部分的设计细节。 2. **材料选择**:涉及钢材的种类与厚度以及焊接工艺的选择,确保设备的强度和稳定性。 3. **载荷计算**:根据不同的工作场景和负载需求来确定起重机的承载能力的方法。 4. **安全因素**:考虑风载、动载及自重等因素,保证设备的安全性。 5. **电气系统设计**:控制系统的布局与电线布线的设计,以及电机和控制设备的选择。 6. **液压系统设计(如果有的话)**:包括液压缸、泵及阀等组件的布置,以及压力计算的相关信息。 7. **标准与规范遵循**:需要满足国家或行业标准如GBT、ISO等的要求。 8. **装配和拆卸指南**:起重机的组装流程和拆卸方法,便于现场操作。 9. **维护保养说明**:关于定期检查、润滑及更换零部件等方面的指导信息。 10. **用户手册**:包含设备的工作原理与操作步骤等内容。 这些图纸对于工程师、设计师以及施工团队来说非常宝贵。它们不仅能够帮助理解和构建大型机械设备,还提高了工程项目的效率,并确保了施工安全。同时,免费分享这类资源有助于行业内的知识传播和技术进步。
  • JDK 20 / Java 20 正式推出
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    Java开发工具包(JDK)20及Java平台标准版20已正式发布,带来了多项性能优化和新特性,为开发者提供更加强大且灵活的编程支持。 JDK 20 / Java 20 是 Java 语言的最新版本,在 2022 年 3 月正式发布。这是一个短期维护版本,并将提供六个月的支持。尽管如此,它仍然适用于生产环境使用。JDK 20 包含七个新特性的孵化或预览版本,例如虚拟线程、结构化并发、向量 API、作用域值、记录模式的模式匹配以及外部函数和内存 API 等功能。此外,还有许多增强和错误修复工作。JDK 20 的发布标志着 Java 语言持续发展与创新的过程,并为开发者提供了构建高质量且高性能应用程序的新工具与特性。
  • 20万的接
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    《20万的接图表》是一部详细解析和展示数据分析与可视化技巧的作品,帮助读者掌握高效的数据处理及图表设计方法。 1:20万地质图接图表,全国范围内的MAPGIS格式数据。
  • 20章 数字处理(Python程序及数据).zip
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    本章节资料涵盖数字图像处理的核心概念与技术,并提供使用Python编程语言实现算法的具体示例和相关数据集。适合深入学习图像处理领域的读者参考实践。 在压缩包“20第20章 数字图像处理(Python 程序及数据).zip”里,我们专注于数字图像处理这一重要领域,它在计算机视觉、机器学习和人工智能等多个技术方向中占据核心地位。这个压缩包包含Python程序和相关数据,将帮助深入理解数字图像处理的基本概念、算法以及实际应用。 数字图像处理是通过计算机对图像进行分析、变换和操作的过程。在Python中,有多个库如PIL(Python Imaging Library)、OpenCV、matplotlib等为图像处理提供了强大的支持。这些库包含了丰富的功能,包括图像读取、显示、颜色空间转换、滤波、边缘检测、特征提取等。 PIL是Python中处理图像的基础工具,可以加载各种格式的图像文件,并执行基本的调整操作如大小改变、旋转和裁剪等。OpenCV则是一个更全面的库,支持更多的算法,例如高斯模糊、直方图均衡化以及Canny边缘检测等。同时,它还提供了实时视频处理的功能。 压缩包中的Python程序可能实现了常见的图像处理任务,比如增强、去噪或分割。这些示例代码使用了上述库来展示如何实现特定的图像操作,并允许通过运行代码直观地理解处理过程。而数据部分则包含了用于实践和测试算法效果的原始图像文件。 具体到Python编程中,我们可能会遇到以下知识点: 1. 图像读取与显示:使用PIL或OpenCV加载图片并用matplotlib展示。 2. 颜色空间转换:例如从RGB转灰度图或者BGR转HSV等。 3. 图像滤波:如均值和高斯滤波,用于平滑图像、去除噪声。 4. 边缘检测:包括Canny算法、Sobel算子及Hough变换以识别边缘。 5. 特征提取:使用SIFT、SURF或ORB等特征描述符进行匹配与识别。 6. 图像分割:采用阈值分割法,区域生长以及水平集方法将图像划分为不同的部分。 7. 图像变形:涵盖缩放、旋转和平移等多种变换操作。 通过这些Python程序,可以学习如何利用编程实现上述技术,并理解每一步对图像的影响。这对于掌握和应用数字图像处理技术至关重要。初学者可以通过实践来更好地理解和运用这些方法;而专业人员则可能从中获得新的研究灵感。 在深入学习时,建议先了解基础概念再逐步实践代码并结合压缩包中的数据进行实验观察结果,这有助于加深理解与技能的提升。同时不断调整参数以优化处理效果也是非常重要的步骤。
  • 相机校准_棋盘格20张.zip
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    本资源包含20张用于相机标定的标准棋盘格图像,适用于进行相机内参和外参参数的精确测定及视觉系统的校正。 相机标定所使用的棋盘格图片包含20张不同的棋盘格图像。
  • 20_Newsgroups_Dataset(20个新闻数据集)
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    20_Newsgroups_Dataset包含大约两千篇文章,覆盖了20个不同的讨论主题。这个数据集广泛用于文本挖掘和机器学习研究中,尤其适用于分类任务。 20_Newsgroups数据集是一个广泛使用的文本分类数据集,包含大约两千篇文章,这些文章来自不同的新闻组。每个文档都附有一个类别标签,代表它所属的讨论小组。这个数据集常用于测试各种机器学习算法在多类分类任务中的性能。